aitech-ium/IUM_06.Jenkins-2.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
    "<h2> 6. <i>Jenkins, część 2.</i>  [laboratoria]</h2> \n",
    "<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2022)</h3>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Plan na dziś\n",
    "1. Multibranch pipeline\n",
    "2. Pluginy\n",
    "3. Zadania"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Multibranch pipeline\n",
    " - Multibranch Pipeline to rodzaj projektu na Jenkinsie, który automatycznie obsługuje wiele gałęzi (branch) w repozytorium\n",
    " - W dominującym dziś sposobie utrzymywania i rozwoju kodu możemy wyróżnić:\n",
    "   - gałąź główną (master branch) - tutaj znajduje się aktualna, gotowa do wydania (opulbikowania/wdrożenia) wersja kodu\n",
    "   - gałęzie typu develop/feature/release/hotfix itp. ([tutaj](https://kamiljozwiak.net/gitflow-czyli-jak-korzystac-z-gita-i-nie-zwariowac/) przystępne wyjaśnienie czym się różnią), na których rozwijamy nasz kod/wprowadzamy nowe funkcjonalności/przygotowujemy wersje gotowe do włączenia do gałęzi master, naprawiamy błędy.\n",
    " - Gałęzi może być sporo i każdą z nich musimy przetestować, najlepiej automatycznie, przed zmergowaniem jej do gałęzi master\n",
    " - Świetnie nadaje się do tego własnie Multibranch pipeline\n",
    " - Nawet, jeśli pracujemy tylko na dwóch gałęziach jednocześnie (master i jedna dodatkowa) to i tak warto go zastosować\n",
    " - Projekt typu Multibranch pipeline automatycznie stworzy pod-projekty (joby) dla każdego (chyba, że ustawimy filtry) brancha znalezionego w podanym przez nas repozytorium"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Multibranch pipeline cd.\n",
    " - Żeby utworzyć projektu typu Multibranch, wybierz ten rodzaj przy tworzeniu projektu\n",
    " <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/multibranch.png\"/>\n",
    " - Przy konfiguracji musimy jedynie podać namiary na repozytorium, w którym Jenkins ma szukać naszych branchy.\n",
    " - Robimy to w polu \"Branch Sources\". Możemy tutaj wybrać \"git\" albo \"gitea\" \n",
    " "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Multibranch pipeline cd.\n",
    "- Wybranie \"gitea\" ułatwi nam wybór repozytorium i doda informację o statusie builda w interfejsie Gitea oraz link z Jenkinsa do odpowiedniego brancha w Gitea\n",
    " <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/gitea-integration.png\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Multibranch pipeline cd.\n",
    "- Po zapisaniu konfiguracji Jenkins utworzy joby dla każdej gałązi znalezionej w repozytorium.\n",
    "  <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/branches.png\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "- Żeby ograniczyć branche, dla których mają powstać projekty, możesz użyć \"Behaviours\" -> \"Add\" -> \"Filter by name\":\n",
    "  <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/filter.png\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    " - Zwróć uwagę:\n",
    "   - Konfigurować można tylko główny projekt\n",
    "   - Jeśli chcesz, żeby konfiguracja projektu Jenkinsowego dla danego brancha była inna niż dla pozostałych, musisz po prostu wprowadzić zmiany w Jenkinsfile na danym branchu.\n",
    "   - Z założenia jednak, konfiguracja powinna być wspólna\n",
    "   - W przypadku kopiowania artefaktów z projektu typu multibranch musisz w nazwie projektu źródłowego, z którego kopiujesz artefaky, zawrzeć również nazwę brancha, w fomracie:\n",
    "   `nazwa-projektu/nazwa-brancha`, np.:\n",
    "   ```Jenkinsfile\n",
    "   copyArtifacts filter: '*', projectName: 'multibranch-hello-world/experiments/'\n",
    "   ```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Pluginy\n",
    " - Wszsytkie pluginy można przeglądać tutaj: https://plugins.jenkins.io/\n",
    " - Instalacja przez administratora (poprzez prosty graficzny interfejs w konfiguracji Jenkinsa)\n",
    " - Po zainstalowaniu pojawiąją się nowe kroki (steps) dostępnę w pipeline albo nowe opcje konfiguracji\n",
    " - Git parameter plugin: https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n",
    " - Email extension plugin: https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n",
    " "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Git parameter plugin\n",
    "- https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n",
    "- Dodaje parametr umożliwiający wybranie m.in. brancha z repozytorium\n",
    "```Jenkinsfile\n",
    "    gitParameter branchFilter: 'origin/(.*)', defaultValue: 'master', name: 'BRANCH', type: 'PT_BRANCH'\n",
    "```\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Email extension plugin\n",
    "- https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n",
    "- Umożliwia wysłanie emaila, np. z powiadomieniem o zakończonym buildzie\n",
    "```Jenkinsfile\n",
    "emailext body: 'Test Message', subject: 'Test Subject', to: 'test@example.com'\n",
    "```\n",
    "- Microsoft Teams ma swój własny plugin do powiadomień (https://plugins.jenkins.io/Office-365-Connector/), ale jest on zablokowany od strony Teams przez administratorów\n",
    "- Na szczęście, kanały Teams mają swój adres email. Adres stworzonego przeze mnie kanału \"Powiadomienia z Jenkins\" na naszej grupie zajęciowej: \n",
    "- Wysłanie na niego wiadomości email spowoduje pojawienie się jej na tym kanale"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Zadanie 1 [5 pkt]  (termin: 2 V 2022)\n",
    "1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-training\n",
    "   Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [1 pkt]\n",
    "2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1 pkt]\n",
    "3. Po zakończeniu trenowania powstały model powinien zostać zarchiwizowany [1 pkt]\n",
    "4. Trenowanie modelu potrafi zająć bardzo dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyło, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie (wysyłane przez email na Teamsowy kanał \"Powiadomienia z Jenkins\") o zakończonym jobie zawierające rezultat (Status builda - successfull, failed, aborted itd) [1 pkt]\n",
    "5. Dodaj parametr umożliwiający przekazanie do skryptu trenującego parametrów trenowania. Najprościej zrobić to dodając parametr typu String i doklejać jego wartość do wywołania skryptu trenującego. [1 pkt]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "slideshow": {
     "slide_type": "slide"
    }
   },
   "source": [
    "## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 2 V 2022)\n",
    "1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-evaluation.\n",
    "   Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w s123456-training na danych ze zbioru trenującego [1pkt]\n",
    "2. Ewaluacja polega na wyliczeniu zbiorczych metryk (1-3 metryki) na zbiorze testującym (np. Accuracy, Micro-avg precission/recall, F1, RMSE - patrz [wykład 4. \"Metody ewaluacji\"])(https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-uma/src/branch/master/wyk/04_Metody_ewaluacji.ipynb) z przedmiotu Uczenie Maszynowe), zapisaniu metryk(i( do pliku i zarchiwizowaniu go [3 pkt]\n",
    "3. W celu śledzenia zmian wartości metryk, zapisuj wartości kumulatywnie w jednym pliku. Żeby to osiągnąć można: \n",
    "       - zapisywać metryki w ścieżce zewnątrznej w stosunku do Jenkinsa (w innym przypadku mogą zostać nadpisane np. podczas checkout repozytorium) - tej opcji nie wykorzystamy\n",
    "       - dopisywać metrykę do końca pliku skopiowanego z artefaktów poprzedniego builda (należy uczynić kopiowanie tego artefaktu opcjonalnym, żeby pierwszt build na danym branchu nie \"wywalił się\" przy próbie skopiowania artefaktów z nieistniejącego joba) [2 pkt]\n",
    "4. Mając skumulowane wartości metryk z wszystkich dotychczasowych buildów, stwórz wykres: na osi X numer builda, na osi Y wartość metryk(i). [3 pkt]\n",
    "   Możesz w tym celu użyć:\n",
    "     - pluginu [plot](https://plugins.jenkins.io/plot)\n",
    "     - [Matplotlib](https://matplotlib.org/) - biblioteka pythonowa - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
    "     - [Gnuplot](http://www.gnuplot.info/) - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
    "5. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym trenowaniu (s123456-training) i kopiować model z artefaktów. Zauważ, że żeby odpalony projekt (s123456-evaluation) skopiował artefakty z odpowiedniego brancha (tego, który go odpalił), projekt s123456-evaluation musi być wywołany przez s123456-training z odpowiednią wartością parametru branch (patrz punkt 7.) [2pkt]\n",
    "6. Dane testujące powinny być skopiowane z projektu s123456-create-dataset [1pkt]\n",
    "7. Dodaj parametry umożliwiające wybór:\n",
    "     - gałęzi (branch) projektu s123456-training z której ma być skopiowany model. Można by tutaj użyć prostego parametru typu String, ale użyj łatwiejszego (w użytkowaniu) parametru typu \"Git parameter\" (patrz wyżej)[1 pkt]\n",
    "     - numeru builda projektu s123456-training (\"Build selector for Copy artifact\", patrz zajęcia 3.) [1pkt]\n",
    "8. Ewaluacja modelu potrafi zająć dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyła, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie o zakończonej ewaluacji zawierające status builda oraz wynik ewaluacji (wartość obliczonej metryki) [1 pkt]"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "author": "Tomasz Ziętkiewicz",
  "celltoolbar": "Slideshow",
  "email": "tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl",
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "lang": "pl",
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.10"
  },
  "slideshow": {
   "slide_type": "slide"
  },
  "subtitle": "6.Jenkins-2[laboratoria]",
  "title": "Inżynieria uczenia maszynowego",
  "toc": {
   "base_numbering": 1,
   "nav_menu": {},
   "number_sections": false,
   "sideBar": false,
   "skip_h1_title": false,
   "title_cell": "Table of Contents",
   "title_sidebar": "Contents",
   "toc_cell": false,
   "toc_position": {},
   "toc_section_display": false,
   "toc_window_display": false
  },
  "year": "2021"
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}